کتاب TFX برای داده‌های بزرگ و مقیاس‌پذیری ML
, ,

کتاب TFX برای داده‌های بزرگ و مقیاس‌پذیری ML

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000035653 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره TFX برای داده‌های بزرگ و مقیاس‌پذیری ML

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: TensorFlow Extended (TFX)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی TensorFlow برای یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه TensorFlow
  • 3. ساخت و کامپایل گراف محاسباتی
  • 4. تنسورها و عملیات بر روی آن‌ها
  • 5. متغیرها و مقادیر ثابت
  • 6. سشن‌های TensorFlow
  • 7. تابع‌نویسی و اجرای گراف
  • 8. آموزش مدل‌های خطی
  • 9. رگرسیون خطی با TensorFlow
  • 10. رگرسیون لجستیک با TensorFlow
  • 11. بهینه‌سازی و گرادیان کاهشی
  • 12. آموزش شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 13. لایه‌های متراکم و فعال‌سازی‌ها
  • 14. توابع هزینه و معیارهای ارزیابی
  • 15. بهینه‌سازهای پیشرفته (Adam, RMSprop)
  • 16. مدل‌های پیچیده‌تر شبکه‌های عصبی
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 18. معماری‌های CNN برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 20. شبکه‌های LSTM و GRU برای داده‌های ترتیبی
  • 21. پردازش زبان طبیعی با TensorFlow
  • 22. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 23. مدل‌های زبان و تولید متن
  • 24. استفاده از TensorFlow برای داده‌های بزرگ
  • 25. مفاهیم موازی‌سازی و توزیع‌شدگی
  • 26. TensorFlow Distributed Strategy
  • 27. پیاده‌سازی مدل‌های توزیع‌شده
  • 28. TensorFlow Extended (TFX) چیست؟
  • 29. مراحل پایپ‌لاین TFX
  • 30. ورودی داده‌ها در TFX (ExampleGen)
  • 31. تحلیل و اعتبار سنجی داده‌ها (StatisticsGen, SchemaGen, ExampleValidator)
  • 32. پیش‌پردازش داده‌ها در TFX (Transform)
  • 33. آموزش مدل با TensorFlow (Trainer)
  • 34. ارزیابی مدل در TFX (Evaluator)
  • 35. پایپ‌لاین‌های TFX برای یادگیری ماشین
  • 36. مدیریت و انتشار مدل (Pusher)
  • 37. مؤلفه‌های TFX برای مهندسی ویژگی
  • 38. استفاده از TensorFlow Transform
  • 39. تبدیل داده‌های عددی و دسته‌ای
  • 40. ایجاد ویژگی‌های ترکیبی
  • 41. مدل‌سازی برای مقیاس‌پذیری ML
  • 42. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج سریع
  • 43. استفاده از TensorFlow Lite
  • 44. تبدیل مدل‌ها برای دستگاه‌های موبایل
  • 45. استفاده از TensorFlow Serving
  • 46. استقرار مدل‌ها برای سرویس‌دهی در مقیاس
  • 47. معماری‌های سرویس‌دهی مدل
  • 48. مدیریت ورژن مدل‌ها
  • 49. نظارت بر عملکرد مدل در حال اجرا
  • 50. ابزارهای TFX برای مدیریت چرخه عمر ML
  • 51. استفاده از Kubeflow Pipelines با TFX
  • 52. اتوماسیون پایپ‌لاین‌های ML
  • 53. تست و اعتبارسنجی پایپ‌لاین‌ها
  • 54. مدیریت داده‌های نسخه‌بندی شده
  • 55. استفاده از TensorFlow Datasets
  • 56. بارگذاری و پیش‌پردازش مجموعه داده‌های استاندارد
  • 57. ایجاد مجموعه داده‌های سفارشی
  • 58. کار با فایل‌های بزرگ در TensorFlow
  • 59. استفاده از TFRecords
  • 60. خواندن و نوشتن TFRecords
  • 61. بهینه‌سازی I/O برای مجموعه داده‌های بزرگ
  • 62. مفاهیم مهندسی ویژگی پیشرفته
  • 63. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 64. انتخاب ویژگی
  • 65. تکنیک‌های Regularization
  • 66. مدیریت ناهمگونی داده‌ها
  • 67. مدل‌سازی داده‌های نامتعادل
  • 68. استفاده از تکنیک‌های Ensemble
  • 69. ترکیب مدل‌ها برای بهبود عملکرد
  • 70. مدل‌سازی سری‌های زمانی با TensorFlow
  • 71. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 72. استفاده از مدل‌های آماری در کنار ML
  • 73. نظارت و نگهداری مدل‌های ML
  • 74. بازآموزی مدل‌ها
  • 75. شناسایی افت عملکرد مدل
  • 76. استقرار مدل در محیط‌های مختلف
  • 77. ملاحظات امنیتی در ML
  • 78. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
  • 79. اصول یادگیری ماشین اخلاقی
  • 80. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل
  • 81. پیاده‌سازی مدل‌های سفارشی در TensorFlow
  • 82. ایجاد لایه‌های سفارشی
  • 83. توابع هزینه سفارشی
  • 84. بهینه‌سازهای سفارشی
  • 85. مقایسه TFX با ابزارهای مشابه
  • 86. مزایای TFX برای مقیاس‌پذیری
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی TFX
  • 88. مباحث پیشرفته در TFX
  • 89. مدل‌سازی گراف با TensorFlow
  • 90. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 91. کاربرد GNN در مسائل مختلف
  • 92. یادگیری تقویتی با TensorFlow
  • 93. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 94. پیاده‌سازی الگوریتم‌های RL
  • 95. استفاده از کتابخانه‌های مرتبط با RL
  • 96. TensorFlow Probability برای مدل‌سازی احتمالی
  • 97. توزیع‌های احتمالی در TensorFlow
  • 98. مدل‌های بیزی با TensorFlow Probability
  • 99. استفاده از TensorFlow Hub برای مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 100. بارگذاری و استفاده از مدل‌های موجود

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب TFX برای داده‌های بزرگ و مقیاس‌پذیری ML”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا